yolov5-develop,亲测可用

自制的一个标注工具（下载后点击.cmd文件可直接运行），可以实现yolo数据集的快速标注。自动生成所需txt和dat文件无需转换,可以修改，可以删除

ultralytics / yolov5，官方预训练权重yolov5s.pt，从drive.google下载下来的

可直接使用，tensorflow版本2.2.0，keras版本2.3.0

带标注xml文件，yolov3可直接使用

利用opencv-dnn加载YOLO进行目标检测，可以检测输入的图片，也可以利用USB-camera实时检测（目标包括人、汽车、狗等等【COCO数据集】），资源包含源代码和可执行程序（release文件夹下的exe文件可以直接运行测试）【注意：由于.weight文件太大无法一并上传，需要自行下载，下载地址见博客】

目标检测YOLOv3算法

在运行目标检测典型算法yolov3时，有不同的神经网络可供选择，该文件是tiny版本，文件提供了神经网络中不同类型的层的配置参数包括batch_size, width,height,channel,momentum,decay，learning_rate等。

本文来自于csdn，文章介绍了数据集、模型训练中读取训练数据以及模型检测可视化等相关内容。在这个Yolov3发布的大好日子。 Deeplearning4j终于迎来了新的版本更新1.0.0-alpha，在zoomodel中引入TinyYolo模型可以训练自己的数据用于目标检测。 不得不说，在Yolov3这种性能和准确率上面都有大幅度提升的情况下，dl4j才引入TinyYolo总有一种49年加入国军的感觉 数据来源自

YOLO v3对象检测器的PyTorch实现 [更新]：此存储库用作我研究的驱动程序代码。 我刚刚大学毕业，并且在最终申请硕士学位之前非常忙于寻找研究实习/研究职位。 我暂时没有时间研究问题。 谢谢你。 该存储库包含用于基于实现的YOLOv3 的对象检测器的代码。 该代码是基于官方代码 ，以及原代码的PyTorch端口，通过。 该代码的目标之一是通过删除代码的冗余部分来改善原始端口（正式代码基本上是完全成熟的深度学习库，其中包括诸如序列模型之类的东西，而YOLO并未使用这些东西）。 我还尝试将代码保持在最低限度，并尽我所能对其进行记录。 从头开始构建此检测器的教程 如果您想了解如何从头开始自己实现此检测器，则可以阅读我在Paperspace上撰写的非常详细的5部分教程系列。 非常适合想要从初学者过渡到中级火炬手的人。 到目前为止，该代码仅包含检测模块，但是您应该很快会收到培训模块。 :